5月16日下午，新闻传播学理论与方法前沿系列讲座在1教楼1154室展开。本次讲座的嘉宾是美国卡莱罗纳海岸大学传播媒体和文化系助理教授邹文雪博士，她为在场师生带来题为《探索分析社交媒体内容的多种方法论途径》的学术讲座，介绍了四种适合分析社交媒体内容的研究方法。讲座由新闻传播学院副院长陈沛芹教授主持。

第一种方法为语义网络分析法。邹文雪老师从她关于黑人和白人母亲生育经历分享差异的研究入手，展示了语义网络分析法的实际操作步骤。语义网络分析既是一种理论框架，也是一种定量文本分析方法，可揭示概念之间的关系结构。通过分析黑人和白人母亲在YouTube上分享的生育经历内容，提取高频词搭建语义网络，最终发现白人母亲分享的内容更积极而黑人母亲的分享则以消极内容为主。

随后，邹老师介绍了结构主题模型方法。该方法是基于 LDA 主题模型的高级文本分析方法。邹老师向同学们展示了她运用结构主题模型分析普通人和技术专家使用大语言模型的差异的研究。通过该模型，研究者可以捕捉推文文本中的主题和情节框架，将推文按话题分类。此外，邹老师解释了该研究中运用的另一种研究方法，即情感分析法。该方法使用 LIWC（Linguistic Inquiry and Word Count）软件分析文本中的情感倾向，从而得出社交媒体用户对大语言模型的态度。

第三种方法为批判话语分析。邹老师以关于抖音男性变装博主的研究为例，讲解了批判话语分析的实际应用。批判话语分析作为话语分析的一种，强调言语和社会环境之间的辩证关系，通常从三个维度对话语事件展开分析，即文本本身、话语实践和社会实践分析。通过研究变装视频中女性角色的外表、口头禅、行为模式等，批判性指出其背后存在的对女性的刻板印象。

最后，邹文雪老师向同学们介绍了自然语言处理技术，并分享了她关于社交媒体上自我披露与社会支持关系的研究。研究中使用了自然语言处理经典模型BRET（Bidirectional Encoder Representation from Transformers）。该方法要求研究者首先人工处理数据并设定编码方案，随后训练模型进行学习，最终实现机器按研究者设定的方案完成数据处理。

邹文雪博士通过4篇研究论文，简洁明了地向同学们介绍了四种分析社交媒体内容的方法，帮助同学们寻找更合适的研究方法。最后，同学们积极向邹文雪博士提问，此次讲座在师生的热烈讨论中结束。